山西省自然科学基金(2007011087)
- 作品数：13 被引量：35H指数：4
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- 基于小生境遗传算法的多目标药物提取条件优化分析应用被引量：5
- 2010年
- 目的研究小生境遗传算法在均匀试验设计多目标药物提取条件优化中的应用。方法对微萃取五味子的均匀试验数据建立以浸膏得率、五味子醇甲、五味子总木脂素的子目标模型,采用遗传算法分别对其进行单目标优化,NPGA对其进行多目标优化,搜索最优提取条件,比较搜索结果;利用课题组成员英国Glasgow大学软件工程师陈益编写的Matlab2009a外挂SGALAB工具箱beta5008完成遗传算法寻优。结果单目标遗传算法优化可以得到各目标最大时的最优提取条件,NPGA进行三目标优化时,对各子目标进行了折衷处理使各子目标尽可能获得最大的解,在主要目标上达到了单目标最大函数值的76%以上,确定的最优提取条件的效果高于均匀试验中的任何一个方案。结论 NPGA搜索的Pareto非劣解是合理的,达到了较好的效果,为均匀试验设计最优条件选择提供了合理的方法,可推广到正交试验设计、析因试验设计的最优条件选择。
- 李飞莹陈益师先锋凌建春寇林元仇丽霞
- 关键词：小生境遗传算法多目标优化
- 改进非劣分类遗传算法多目标优化效果评价及程序测试
- 2011年
- 目的评价改进非劣分类遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行多目标优化的效果,测试其程序的可靠性。方法应用两目标简单测试函数、两目标复杂测试函数、三目标复杂测试函数对NSGA-Ⅱ进行模拟测试,利用课题组成员英国Glasgow大学软件工程师陈益编写的Matlab 2009a外挂SGALAB工具箱beta5008完成遗传算法寻优。结果 NSGA-Ⅱ得到的两目标简单测试函数95%Pareto非劣解分布范围包含交叉点值1,前沿呈一条光滑的曲线分布;两目标复杂测试函数Pareto非劣解前沿在小于1的范围内呈下降的带状分布;三目标测试函数的Pareto非劣解前沿呈非线性、非对称的曲面分布。认为NSGA-Ⅱ可得到测试函数的Pareto非劣解集,供决策者合理选择。结论 NSGA-Ⅱ多目标优化可以给出合理的Pareto非劣解集,效果理想、程序可靠,可用于实际问题的分析。
- 张晓丽陈益韩荣荣周建淞李飞莹师先锋仇丽霞
- 关键词：多目标优化
- 小生境遗传算法效果评价及程序测试被引量：1
- 2011年
- 目的评价小生境遗传算法(niched pareto genetic algorithm,NPGA)进行多目标优化的效果,测试其程序的可靠性。方法应用两目标简单测试函数、复杂测试函数、三目标测试函数对NPGA进行模拟测试,利用课题组成员英国Glasgow大学软件工程师陈益编写的Matlab2009a外挂SGALAB工具箱beta5008完成遗传算法寻优。结果 NPGA得到的两目标简单测试函数Pareto非劣解集的95%可信区间包含交叉点值,前沿呈一条光滑的曲线分布;两目标复杂测试函数Pareto非劣解前沿呈带状分布;三目标测试函数的Pareto非劣解前沿呈非线性、非对称的曲面分布。NPGA可得到测试函数的Pareto非劣解集,供决策者合理选择。结论 NPGA多目标优化可以给出合理的Pareto非劣解集,效果理想、程序可靠,可用于在实际问题的分析。
- 师先锋陈益李飞莹凌建春寇林元仇丽霞
- 关键词：多目标优化小生境遗传算法
- 向量评估遗传算法优化珍珠菜抗肿瘤有效成分的研究被引量：2
- 2012年
- 目的研究向量评估遗传算法(VEGA)在珍珠菜抗肿瘤有效成分提取工艺条件中的应用,并对其效果进行评价。方法对珍珠菜抗肿瘤有效成分提取工艺正交设计试验数据建立以总黄酮含量和总皂苷含量的子目标模型,采用VEGA对其进行多目标优化,搜索最优提取条件。利用课题组成员电子科技大学软件工程师陈益提供的Matlab2009a外挂SGALAB工具箱beta5008完成遗传算法的寻优;利用SPSS13.0软件进行统计分析。结果得到的最优工艺条件为80%乙醇,8倍用量,提取1次,提取时间根据实际情况选择的条件下的搜索总黄酮含量为10.36%、总皂苷含量25.79%。结论 VEGA收索的Pareto非劣解在保证多目标都最优的前提下是比较理想的,为珍珠菜抗肿瘤有效成分的最优条件选择提供了合理的方法,可推广到其他药物的最优条件选择。
- 徐彦杰刘晓红杨晓文陈益仇丽霞
- 关键词：珍珠菜正交试验遗传算法多目标优化
- 基于微遗传算法的多目标中心复合设计试验条件优化分析被引量：3
- 2016年
- 在生物医药领域中存在着大量的多目标优化问题,如药物制备工艺成分配比、药物有效成分最优提取条件确定等问题,然而,想要从众多复杂、多变的影响因素中寻找到一组最优解集方案,既要满足药物有效率最优,同时也要满足药物不良反应率最低,就需要采用合理的试验设计及优化模型,获得试验评价指标的最优条件。
- 杨晓文彭盼仇丽霞
- 关键词：药物有效成分试验条多目标优化不良反应率医药领域
- 改进非劣分类遗传算法在金莲花醇提取条件优化中的应用被引量：3
- 2012年
- 目的研究改进非劣分类遗传算法(NSGA-Ⅱ)在正交试验设计的多目标药物提取条件优化中的应用。方法对金莲花总黄酮醇提取工艺研究的正交试验数据建立以浸膏得率、总黄酮含量为子目标的数学模型,采用遗传算法对其进行单目标优化,NSGA-Ⅱ对其进行多目标优化,搜索最优提取条件,比较搜索结果;利用课题组编写的Matlab2009a外挂SGALAB工具箱beta5008完成遗传算法寻优。结果单目标遗传算法优化分别得到各子目标最大时的最优提取条件,NSGA-Ⅱ进行两目标优化时,确定的最优提取条件的效果以及由此得到的浸膏得率和总黄酮含量高于正交试验中的任何一个方案。结论 NSGA-Ⅱ搜索的Pareto非劣解是合理的,达到了较好的效果,为正交试验设计最优条件选择提供了合理的方法,可推广到均匀试验设计和析因试验设计。
- 刘晓红白云娥陈益杨晓文徐彦杰仇丽霞
- 关键词：正交试验多目标优化
- 基于微遗传算法的多目标Box-Behnken设计试验条件优化分析被引量：5
- 2012年
- 目的比较微遗传算法与传统优化方法确定最优试验条件的效果。方法以琥珀酸维生素E、泊洛沙姆-188、0.1molNaOH作为影响因素;以粒径、ζ电位、克拉霉素(clarithromycin,CLA)乳剂相分布率作为评价指标,在Box-Behnken试验设计给定的条件下,通过最小二乘法拟合二阶响应面方程试验模型,分别运用Matlab2009a软件的函数模块、图形模块编制的遗传算法程序和ExpertDesign软件(Version7.1.6.0)的Box-Behnken设计的传统优化方法,筛选出最优试验条件,比较两种优化方法的效果。结果当评价指标和因素之间呈非线性回归关系时,Box-Behnken设计充分考虑到各影响因素间的交互作用,同时在中心点进行重复试验,提高了实验的准确性。经微遗传算法优化后试验因素琥珀酸维生素E、泊洛沙姆-188、0.1MNaOH最佳条件分别为:68.25%、0.52%、15.26%,评价指标粒径、ζ电位、CLA乳剂相分布率分别为:135.75nm、33.67mV、98.12%;经传统优化方法优化后试验因素琥珀酸维生素E、泊洛沙姆-188、0.1MNaOH最佳条件分别为:76.0%、0.5%、15.4%,评价指标粒径、ζ电位、CLA乳剂相分布率分别为:135.75nm、31.04mV、97.33%。结论对于三水平多因素的试验,采用Box-Behnken设计试验设计可以大大减少设计所花费的时间和成本,提高试验效率。微遗传算法相对于传统优化方法,可以从全局的角度搜索试验条件的最优组合,进行多个评价指标优化效果理想、程序可行、计算时间短、可以应用于解决多维解空间的实际问题。
- 杨晓文韩荣荣徐彦杰刘晓红仇丽霞
- 关键词：BOX-BEHNKEN设计
- 多目标遗传算法优化五味子提取工艺的研究被引量：8
- 2012年
- 目的研究多目标遗传算法(MOGA)在微波萃取五味子提取工艺条件中的应用,并对其效果进行评价。方法对五味子提取工艺均匀设计实验数据建立以浸膏得率、五味子醇甲和总木脂素的子目标模型,采用多目标遗传算法对其进行多目标优化,搜索最优提取条件,比较搜索结果。利用Matlab2009a外挂SGALAB工具箱beta5008完成遗传算法的寻优;利用SPSS13.0软件进行统计分析。结果得到的最优工艺条件为微波功率270 W、乙醇体积分数为87%、萃取时间为7 min、乙醇用量为1∶4.5、饮片粉碎度为70目;此条件下的搜索结果浸膏得率为21.40%、五味子醇甲4.72%、五味子总木脂素10.84%。结论多目标遗传算法搜索的Pareto非劣解在保证多目标都最优的前提下是比较理想的,为五味子的最优条件选择提供了合理的方法,可推广到其他药物的最优条件选择。
- 徐彦杰师先锋杨晓文刘晓红陈益仇丽霞
- 关键词：五味子遗传算法多目标优化五味子醇甲
- 负二项回归模型用于肝炎患者复发次数的SAS程序实现被引量：3
- 2008年
- 目的结合肝炎复发次数实例,选取负二项回归模型拟合数据,为计数资料的正确分析提供理论依据。方法对山西省太原市传染病医院2007年6月至12月乙型肝炎、丙型肝炎患者复发情况的随访调查资料,通过SAS软件GENMOD(广义线性模型)过程拟合负二项回归模型,对肝炎复发的影响因素进行分析。结果年龄越大、受感染时间越长、治疗信心越缺乏、认为收入对治疗的影响越明显的肝炎患者复发次数越多。结论SAS/GENMOD过程拟合负二项回归模型,程序简便,结果输出规范,可提供常用的连接函数和概率分布,结果可更准确地解释肝炎复发次数的情况。
- 赵晋芳刘桂芬仇丽霞田娇妮荀建
- 关键词：计数资料SAS程序
- 基于非支配排序遗传算法的效果评价及程序测试
- 2011年
- 目的研究非支配排序遗传算法的多目标优化问题,并对其效果进行评价。方法采用4个标准测试函数对NSGA进行模拟测试。结果通过NSGA对测试函数的多目标优化,说明NSGA程序可靠,可推广应用到实际问题中。结论在保证多个目标都最优的前提下,NSGA搜索的Pareto非劣解比较理想,提供了可供研究者选择的Pareto非劣解方案。
- 韩荣荣陈益周建淞张晓丽李飞莹师先锋仇丽霞
- 关键词：非支配排序遗传算法多目标优化PARETO非劣解
